Не уверен, как написать модель регрессии с множественными квадратичными c и как построить график на основе модели в ggplot2 - PullRequest
0 голосов
/ 22 апреля 2020

Надеюсь, у вас все хорошо. Мне действительно нужна помощь от членов. Надеюсь, вы все можете мне помочь. Во-первых, у меня есть вот этот фрейм данных:

Ремонт ДНК. ДозаГи. Доза ВремяПостРТ. Время BYEH2AX

2 2Гр 1 1ч 51,8
2 2Гр 6 6 ч. 22,5
2 2Гр. 2 2Гр 48 48 часов 10,5
2 2Гр 72 72 часа 3,18
2 2Гр 1 1 час 47,3
2 2Гр 6 6 часов 19,6
2 2Гр 24 24 часа 10,2
2 2Г 48 48 часов 7,07
2 2Гр 72 72 часа 2.77

... с еще 51 строкой

Я хотел бы построить модель репарации ДНК, изучив BYEH2AX Vs. Время от каждой дозы, чтобы зафиксировать уменьшение BYEH2AX с 1 часа до 72 часов. У меня есть три дозы радиации (2 Гр, 8 Гр, 16 Гр). Тем не менее, я мог показать только 2Gy здесь в кадре данных.

Данные соответствуют квадратичным c моделям после постановки диагноза. Я хотел бы иметь три квадратичные c кривые 2 Гр, 8 Гр и 16 Гр на одном графике. Я написал модель, используя функцию lm в R, и вот моя модель:

BYEH2AX.lm1 <- lm (BYEH2AX ~ poly (TimePostRT, 2, raw = TRUE) * Dose, data = DNArepair). </p>

Вопрос.

Правильно ли написана моя квадратичная c модель? Я просто не очень уверен.

Я знаю, что мы можем использовать geom_smooth (method = lm, se = F, формула = y ~ poly (x, 2)) в ggplot, чтобы получить график Однако я бы хотел более интересно использовать функцию предикторов, чтобы получить многократно предсказанную квадратичную c линию регрессии из моей модели.

Я пробовал этот код:

newdat <- data.frame (expand.grid) (Доза = уникальная (DNArepair $ Dose), TimePostRT = c (мин. (DNArepair $ TimePostRT), макс. (DNArepair $ TimePostRT)))) </p>

newdat $ pred <- прогнозировать (BYEH2AX.lm1, новые данные) = newdat) </p>

ggplot (DNArepair, aes (x = TimePostRT, y = BYEH2AX, color = Dose)) + geom_point () + geom_line (data = newdat, aes (x = TimePostRT, y = pred, color = Доза))

Я получил линейную линию, но не квадратичную c линию после выполнения этих кодов. Что-то не так? Очень ценю любую помощь со стороны участника.

...